故障预测与健康管理
时间:2017-07-06 09:23:22  来源:  作者:

对于各种装备的运行使用来说,保证正常运行使用是其首要任务,同时也应关注装备的维修经济性。随着近几年大量新装备的大力发展,对各种装备的需求量也持续增长,与此同时,对装备安全性的要求也在逐步提高。装备的发展过程中,高科技不断注入,现代装备武器系统机的复杂性、综合化及智能化水平日益提高,对装备的故障诊断及预测、维修保障和可靠性的要求也越来越高;然而,单纯依靠机内测试(BIT, Build-in-test)和状态监控不仅不能非常有效的提高装备使用的安全性,而且定期检查和事后维修花费大量的人力、物力和财力,需要多方面资源的支持,效率低下。为了提高装备的安全性、可靠性、和减少使用成本与维护成本,装备的预测与健康管理(PHM, Prognostics and Health Management)系统渐渐的受到广泛关注。

我公司PHM系统由数据采集、数据预处理、特征提取、故障检测、故障隔离、故障预测、健康管理、部件寿命追踪模块组成。数据处理流程如下图所示:

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系统主要由传感器、分析软件等组成,通过传感器获取武器设备状态信息,借助多种智能算法,监测、分析、诊断设备的健康状态,从而提出维护建议,就像中医给病人把脉一样给航天设备看病。

通过实时监测和大数据应用,PHM可提前预测武器装备的故障信息并采取相应措施,实时传输信息避免武器装备故障,减少武器装备维修时间等。

对武器装备实验数据利用大数据技术进行管理分析是对武器装备进行故障诊断、维修控制决策、设备监控、健康状态评估以及维修品质分析等功能的重要基础。


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